Mysql数据库查询语法详解
数据库的完整查询语法
在平常的工作中经常需要与数据库打交道 , 虽然大多时间都是简单的查询抑或使用框架封装好的ORM的查询方法 , 但是还是要对数据库的完整查询语法做一个加深理解
数据库完整查询语法框架
select [distinct] 字段1 [as 别名], ..., 字段n [as 别名] from [库名.]表名[where 约束条件group by 分组依据having 过滤条件order by 排序的字段limit 限制显示的条数]; 注: 1.查表中所有字段用*表示(select * from ...) 2.条件的书写规则严格按照语法顺序书写,可以缺省,但不可以错序 3.约束条件的流程:from -> where -> group by -> having -> distinct -> order by -> limit 4.字段可以起别名 5.字段可以直接做运算 select age + 1 'new_age' from emp; 6.分组后的条件均可以使用聚合函数 '''''' 3. 伪代码解析流程 def from():return "查询的文件" def where(file):return "条件筛选后的结果" def group_by(res):return "分组后的结果" def having(res):return "再次过滤后的结果" def distinct(res):return "去重后的结果" def order_by(res):return "排序后的结果" def limit(res):return "限制条数后的结果"def select(from=from, where=null, ..., limit=null):file = from()res = where(file) if where else fileres = group_by(res) if group_by else res...res = limit(res) if limit else resreturn res select(where=where, group_by=group_by)
基础语法
- select field_name from Table_name >>> 表中单个字段查询
- select * from Table_name >>> 表中所有字段查询
where 条件
- 条件可以是各种运算及正则匹配
1. 比较运算符```= < > <= >= !=``````select * from emp where area!="上海";```2. 区间运算符between 10 and 20 # 表示10-20 之间in (10,20,30) # 表示10,20或者30```select * from emp where id between 3 and 5; # [3, 5], 闭合区间,包含3和5 ```3. 逻辑运算符and or not```select * from emp where area='山东' and port='济南';mysql> select * from emp where area='山东' and port='济南';+----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| id | name | gender | age | salary | area | port | dep |+----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| 2 | owen | 男 | 38 | 9.4 | 山东 | 济南 | 技术部 || 10 | kevin | 男 | 36 | 5.8 | 山东 | 济南 | 人资部 |+----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+2 rows in set (0.00 sec) ```4. 相似运算符(like)下划线或者%可以进行模糊匹配```select * from emp where name like '__en%'; # 匹配出Owenmysql> select * from emp where name like '__en%';+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| id | name | gender | age | salary | area | port | dep |+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| 7 | owen | 男 | 28 | 8.8 | 安徽 | 宣城 | 技术部 |+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+1 row in set (0.00 sec) ```5. 正则匹配(regexp)- 由于like完成模糊匹配的范围有限 , 可以模糊个数 , 但不能模糊类型- ------正则可以完成类型和个数的模糊匹配(只支持部分语法) ```pythonselect * from emp where name regexp '.*[0-9]+.*'; # 匹配出名字中带数字的记录mysql> select * from emp where name regexp '.*[0-9]+.*';+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| id | name | gender | age | salary | area | port | dep |+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+| 13 | san1 | 男 | 30 | 6 | 上海 | 浦东 | 咨询部 || 14 | san2 | 男 | 30 | 6 | 上海 | 浦西 | 研发部 |+----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+2 rows in set (0.00 sec)```
group by 分组依据
- 以记录的字段共性对记录进行分组
- 分组后字段可进行聚合函数处理
___聚合函数___max():最大值 min():最小值 avg():平均值 sum():和 count():记数 group_concat():组内字段拼接,用来查看组内其他字段 ___example___
# eg1
# 每个部门的平均薪资
select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep;
mysql> select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep;
+-----------+-------------------+
| dep | 平均薪资 |
+-----------+-------------------+
| 咨询部 | 6.250000059604645 |
| 人资部 | 5.400000027247837 |
| 技术部 | 5.850000023841858 |
+-----------+-------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
# eg:2
# 每个部门都有哪些人
select dep, group_concat(name) 'name' from emp group by dep;
mysql> select dep,group_concat(name) 'name' from emp group by dep;
+-----------+---------------------------------------+
| dep | name |
+-----------+---------------------------------------+
| 咨询部 | san1,san,ying,zero |
| 技术部 | san2,kevin,owen,jiboy,tank,jerry,engo |
| 人资部 | monkey,yangsir |
+-----------+---------------------------------------+
3 rows in set (0.04 sec)
# eg3
# 各性别中附属于教学部的最高薪资
select max(salary) '最高薪资', gender from emp where dep='教学部' group by gender;
having 筛选
- 对where和group by处理的结果进一步筛选 , 得到我们想要的数据
1.各部门的平均薪资 select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep;2.平均薪资大于6w的部门(部门与部门的平均薪资) 解决: 以dep进行分组, 以avg(salary)作为判断条件(筛选) select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep having avg(salary) > 6;# 总结: having通过聚合函数结果完成筛选 select max(salary) from emp having max(salary) > 9.4; # 虽然没有明确书写group by, 但在having中使用了聚合函数,所以该查询就将整个表当做一个默认大表来考虑,所以查询的字段只能为聚合函数的结果
order by 排序
- 对筛选结果进行升序或者降序排列(默认是升序)
- 升序: asc ; 降序: desc
# eg:order by age desc => 按照年龄降序 select * from emp order by age desc;# 需求: # 将部门按照部门平均工资降序方式排序 select dep, avg(salary) from emp group by dep order by avg(salary) desc;
limit 限制
- 显示最终数据结果的行数 , 只能与数字配合使用
# limit 1:只能显示一行数据 # limit 6,5:从第6+1行开始显示5条数据(索引从0开始)select * from emp limit 1; select * from emp limit 6,5;# 需求: # 获得薪资最高的人的一条信息 select * from emp order by salary desc limit 1;
总结下来 , 对旧的知识又有了新的认识.....想起这并不是最完整的查询语法 , 更加完整的查询语法应该还要算上子查询与父查询, 时间太晚,未完待续......
转载于:https://www.cnblogs.com/liusijun113/p/10474293.html
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